PerfAgents es una plataforma de monitorización y pruebas sintéticas impulsada por IA diseñada para simplificar la configuración y gestión de la monitorización de sus aplicaciones críticas. Soporta múltiples frameworks de código abierto como Selenium, Puppeteer, Cypress y Playwright. Al aprovechar sus scripts existentes o crear nuevos con facilidad, PerfAgents proporciona pruebas continuas, reduciendo el tiempo de inactividad y garantizando un rendimiento óptimo de la aplicación. Se integra sin problemas con herramientas como Slack, Microsoft Teams, Jira y PagerDuty para alertas y notificaciones en tiempo real.

Browser Copilot se encuentra en su navegador Chromium y le permite seleccionar elementos o describir interacciones en lenguaje natural. Luego utiliza GPT-3.5 para generar selectores CSS/XPath confiables y fragmentos de código completos para frameworks populares como Selenium, Playwright y Puppeteer. Puede exportar pruebas, capturar flujos de usuario y refinar scripts generados todo dentro del panel de extensión. Al automatizar la creación de selectores y el código de plantilla, acelera el desarrollo de pruebas, reduce la imprevisibilidad y mantiene su conjunto de pruebas mantenible.

Dino Reinforcement Learning proporciona un conjunto completo de herramientas para entrenar a un agente IA para jugar el juego de dinosaurios de Chrome mediante aprendizaje por refuerzo. Al integrarse con una instancia de Chrome sin interfaz a través de Selenium, captura cuadros en tiempo real del juego y los procesa en representaciones de estado optimizadas para entradas de redes Q profundas. El marco incluye módulos para memoria de reproducción, exploración epsilon-greedy, modelos de redes neuronales convolucionales y bucles de entrenamiento con hiperparámetros personalizables. Los usuarios pueden monitorear el progreso del entrenamiento a través de registros en la consola y guardar puntos de control para evaluación posterior. Tras el entrenamiento, el agente puede desplegarse para jugar automáticamente en vivo o compararse con diferentes arquitecturas de modelos. El diseño modular permite una sustitución sencilla de algoritmos RL, haciendo de esta plataforma un entorno flexible para experimentación.

RAGENT está diseñado para crear agentes de IA autónomos que puedan interactuar con diversas herramientas y fuentes de datos. Internamente, utiliza generación aumentada por recuperación para obtener contexto relevante de archivos locales o fuentes externas, y luego compone respuestas mediante modelos de OpenAI. Los desarrolladores pueden agregar herramientas para búsqueda web, automatización del navegador con Selenium, operaciones de lectura/escritura en archivos, ejecución de código en sandbox seguros y OCR para extracción de texto en imágenes. El framework gestiona la memoria de conversación, orquesta las herramientas y soporta plantillas de prompts personalizadas. Con RAGENT, los equipos pueden prototipar rápidamente agentes inteligentes para preguntas y respuestas en documentos, automatización de investigación, resumen de contenidos y automatización completa de flujos de trabajo, todo en un entorno Python.